Porq ue es importante el aprendizaje automatico para el seo

Editor Seo

Existen «máquinas adaptables» que aprenden por sí solas gracias a su cuidadosa evaluación del comportamiento humano. Aprenden de los patrones y construyen sobre sí mismas. No hay programación explícita durante el proceso y, en última instancia, tenemos una máquina que sabe mucho sobre determinados comportamientos humanos, pero lo que sabe y cómo lo sabe está todo empaquetado en una caja negra impenetrable.

Por lo tanto, no es de extrañar que RankBrain se centre en detectar el comportamiento de búsqueda y atender a las búsquedas de la mejor manera posible. La tecnología se adapta y optimiza los resultados de los motores de búsqueda.

Pero lo que sigue siendo increíble para los SEO de todo el mundo es que se desarrolla cada día. A diferencia de las actualizaciones de algoritmos anteriores, que solían lanzarse en fechas concretas y mostraban sus efectos a partir de entonces, RankBrain cambia todos los días para mejorar las búsquedas. Ahora todo es en tiempo real.

¿Por qué el efecto de este importante cambio no es profundo por el momento? Porque a esta inteligencia artificial le llevará tiempo construir y recopilar más datos sobre el comportamiento de los usuarios. Con cada trozo de información que aprende, las cosas cambian. Lo único estático en el mundo de los motores de búsqueda seguirá siendo cómo se hacen las búsquedas. Todo lo demás está a punto de cambiar o está cambiando ya.

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El aprendizaje automático es un área importante de la IA. El objetivo del Aprendizaje Automático es aprender de los datos sin tener que programar explícitamente el algoritmo y hacer predicciones basadas en los datos recibidos. El aprendizaje automático no es sólo un ámbito de optimización, en el que los patrones complejos presentes en los datos se explotan para mejorar los procesos existentes (por ejemplo, la puntuación crediticia, el mantenimiento predictivo o la logística). También puede utilizarse para automatizar tareas humanas y centralizar el proceso de toma de decisiones. En este contexto, el aprendizaje automático ofrece una escalabilidad y un control sin precedentes (es más fácil desorientar a un modelo que a un ejército de personas). El valor que aporta, sin embargo, resulta de los datos y de una definición clara del problema empresarial que hay que resolver. Recopilamos un número significativo de ejemplos, centrados sobre todo en contenidos textuales, en los que las técnicas de Procesamiento del Lenguaje Natural pueden servir como estrategias tanto de optimización como de automatización.

La Fig. 1 muestra cómo las redes neuronales profundas clasifican la intención de consulta con probabilidades de confianza (estudios propios). Pusimos a punto el modelo BERT [8] en la tarea de clasificación de 6 clases y analizamos su rendimiento en términos de puntuación F1. En la figura se presentan tres escenarios diferentes.

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Hola, soy Susan Connelly. Soy Gerente Técnico Senior de Producto en Milestone, que es una empresa de tecnología ubicada en Silicon Valley. Y estoy ubicada ahora mismo en Scottsdale, Arizona, y en realidad vengo de la Costa Este, de Filadelfia, Pensilvania.

Yo diría que cada vez mejor. Yo los describiría como cada vez mejor con la forma en que están utilizando el aprendizaje automático. Están haciendo muchas cosas con vídeo, reconociendo momentos clave, utilizando redes neuronales para hacer coincidir temas y subtemas concretos con la consulta de la persona, utilizando la comprensión del lenguaje natural, donde cada vez es mejor. Si tengo que señalar algo en lo que no tengo tanta confianza, sería en las páginas de resultados de los motores de búsqueda en distintos idiomas. Me interesaría mucho saber en el futuro, dentro de un par de años, cómo mejoran y si llegarán a alcanzar el nivel que han alcanzado las páginas de resultados en inglés.

Así que creo que todo, desde las imágenes a los vídeos, la comprensión de los contenidos de las páginas, todas esas cosas en su contexto, no sólo lo que hay en la página, sino el contexto de esas páginas va a permitir que las búsquedas sean mucho más personalizadas en el futuro.

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Encontrar contenido duplicado comparando el nivel de similitud entre artículos. En ese caso, hay etiquetas creadas manualmente. Las predicciones deben hacerse mediante la comprensión del contenido utilizando el procesamiento del lenguaje natural.

El procesamiento del lenguaje natural, o PLN, se refiere a la forma en que los ordenadores intentan analizar y sintetizar el lenguaje natural y el habla. En concreto, el PLN en el aprendizaje automático trata de dotar de significado al lenguaje natural mediante técnicas como la tokenización, la normalización, el análisis semántico y el modo.

El clustering en machine learning es un conjunto de algoritmos de aprendizaje no supervisado que dividen objetos en clusters similares basándose en características parecidas. El clustering es una de las técnicas de ML más útiles utilizadas en SEO, ya que ayuda a agrupar palabras clave, temas y páginas web sin necesidad de datos previamente etiquetados.

La última tarea SEO muy importante que se puede realizar mediante aprendizaje automático y que trataremos en este artículo es la previsión. La previsión trata de predecir nuevos puntos de datos en una serie temporal basándose en puntos de datos anteriores y/o conjuntos de datos adicionales.